Van RPA naar AI: Hoe automatisering slimmer wordt

Sophie Jansen · 2026-03-26

RPA, oftewel robotic process automation, is al jaren een bewezen manier om handmatig werk te verminderen. Het werkt met softwarebots die vaste regels volgen. Bedrijven automatiseren zo repetitieve taken zoals data-invoer en factuurverwerking. Ook rapportage wordt deels overgenomen. De adoptie groeide snel in sectoren als financiën, operations en klantensupport. De technologie is inmiddels volwassen geworden. Maar bedrijfsprocessen worden ook complexer. Veel systemen werken nu met ongestructureerde data, zoals berichten en documenten. Op regels gebaseerde automatisering kan daar slecht mee omgaan. Het is afhankelijk van vooraf gedefinieerde stappen en gestructureerde formaten. RPA werkt het best in stabiele omgevingen waar processen niet vaak veranderen. Als de omstandigheden wijzigen of de invoer varieert, kunnen bots falen of updates nodig hebben. Dat zorgt voor onderhoudslast en vermindert de waarde van automatisering op de lange termijn. ### Waarom RPA alleen niet meer genoeg is Gartner wijst op meer adaptieve automatisering op de markt. Systemen die variatie en onzekerheid aankunnen. Ze combineren automatisering met machine learning of taalmodeltechnologie. Hierdoor kunnen ze een breder scala aan invoer verwerken. Het is een beetje als het verschil tussen een trein op vaste rails en een zelfrijdende auto. De trein is perfect op zijn route, maar kan nergens anders heen. De auto past zich aan de weg aan. ### De verschuiving naar AI-gedreven automatisering AI heeft veranderd hoe bedrijven over automatisering denken. Systemen van bekende RPA-leveranciers zoals Appian en Blue Prism kunnen nu context interpreteren. Ze passen hun activiteiten aan, vooral bij taken met tekst of afbeeldingen. De kracht van grote taalmodelen? Documenten samenvatten, belangrijke details extraheren en reageren op vragen in natuurlijke taal. Dat opent deuren voor automatisering in gebieden die voorheen moeilijk te managen waren. Onderzoek van McKinsey & Company suggereert dat generatieve AI besluitvorming en communicatietaken kan automatiseren. Niet alleen routineuze dataverwerking. De verandering vervangt automatisering niet, maar past het aan. In plaats van ketens van regels te bouwen, gebruiken bedrijven AI om variaties in invoer te hanteren. Automatisering wordt flexibeler. Systemen kunnen zich aanpassen aan verschillende inputs zonder herconfiguratie. Dat is de theorie. In de praktijk produceren AI-systemen soms inconsistente output. Hun gedrag is niet altijd voorspelbaar. Bedrijven combineren daarom AI met bestaande automatiseringstools. Ze gebruiken elk waar het het beste past. De juiste balans vinden – intelligente automatisering – is een hot topic op industrie-evenementen. Het staat centraal in gesprekken tussen professionals. ### Waar RPA nog steeds zijn plek heeft Ondanks deze veranderingen blijft RPA relevant in veel situaties. Taken met gestructureerde data en stabiele workflows profiteren nog steeds van op regels gebaseerde automatisering. Denk aan: - Salarisverwerking - Compliance checks - Systeemintegraties In deze omstandigheden is de voorspelbaarheid van RPA een voordeel. Bots volgen gedefinieerde stappen en produceren consistente resultaten. Dat is waardevol in gereguleerde omgevingen. Financiële rapportage en auditprocessen vereisen vaak strikte controle en traceerbaarheid. RPA wordt niet vervangen, maar vaak gecombineerd met AI. Automatiseringworkflows kunnen beginnen met AI-systemen die invoer interpreteren. Die geven dan gestructureerde data door aan RPA-bots voor uitvoering. Deze combinatie stelt bedrijven in staat automatisering uit te breiden zonder bestaande systemen weg te gooien. ### Blue Prism en de verschuiving naar intelligente automatisering Leveranciers die hun bedrijf rond RPA hebben opgebouwd, passen zich aan deze verandering aan. Blue Prism, nu onderdeel van SS&C Technologies, heeft zijn focus verbreed naar wat het 'intelligente automatisering' noemt. Deze aanpak combineert RPA met AI-tools die complexere invoer kunnen verwerken. Platforms combineren automatisering met capaciteiten zoals documentverwerking en beslissingsondersteuning. Vaak via integraties met AI-tools. De beweging naar AI-ondersteunde automatisering verandert ook hoe platforms worden gebruikt. Workflows brengen gegevensbronnen en beslissingspunten samen. Plus uitvoeringsstappen in één enkel proces. ### Een geleidelijke transitie, geen volledige vervanging Veel organisaties blijven vertrouwen op bestaande RPA-systemen, vooral waar ze goed werken. De overgang naar AI-ondersteunde automatisering is geleidelijk. Het is een evolutie, geen revolutie. Zoals een collega het laatst zei: 'We gooien het kind niet met het badwater weg. We geven het betere zwemlessen.' Bedrijven die het slim aanpakken, bouwen voort op wat ze hebben. Ze voegen AI-capaciteiten toe waar ze het meeste waarde toevoegen. Het resultaat? Robuustere, flexibelere automatisering die meegroeit met de complexiteit van moderne bedrijfsprocessen. De toekomst van automatisering ligt niet in óf RPA óf AI. Het ligt in de slimme combinatie van beide. Waar elk doet waar het goed in is. Dat is waar intelligente automatisering echt begint.